تصور الضغط الجوي ودرجة الحرارة باستخدام Infineon XMC4700 RelaxKit و Infineon DPS422 و AWS: 8 خطوات

2024 مؤلف: John Day | [email protected]. آخر تعديل: 2024-01-30 07:38

إنه مشروع بسيط لالتقاط الضغط الجوي ودرجة الحرارة باستخدام DPS 422. من Infineon يصبح من الصعب تتبع الضغط ودرجة الحرارة خلال فترة من الزمن. هذا هو المكان الذي تظهر فيه التحليلات في الصورة ، يمكن أن تساعد الرؤية الثاقبة للتغير في الضغط ودرجة الحرارة على مدى فترة من الزمن في اكتشاف الأعطال وإجراء الصيانة التنبؤية.

عامل الجذب في هذا المشروع هو استخدام مستشعر ضغط الصف الصناعي من Infineon والحصول على نظرة ثاقبة من القياسات باستخدام Amazon QuickSight.

الخطوة 1: الأجهزة

ضغط S2GO DPS422:

هذا هو مستشعر الضغط الجوي المطلق. إنه مستشعر من الدرجة الصناعية بدقة نسبية ± 0.06 hPa. وبدقة درجة حرارة تبلغ ± 0.5 درجة مئوية.

محول IOT الخاص بي:

محولات IoT الخاصة بي هي بوابات لحلول الأجهزة الخارجية مثل Arduino و Raspberry PI ، وهما منصات أجهزة إنترنت الأشياء الشائعة. كل هذا يتيح أسرع تقييم وتطوير لنظام إنترنت الأشياء.

طقم الاسترخاء XMC4700:

طقم تقييم متحكم XMC4700 ؛ الأجهزة المتوافقة مع دروع Arduino ™ 3.3 فولت و 5 فولت

NodeMCU ESP8266:

NodeMCU هي منصة إنترنت الأشياء مفتوحة المصدر. يتضمن البرنامج الثابت الذي يعمل على ESP8266WiFi SoC من أنظمة Espressif ، والأجهزة التي تعتمد على وحدة ESP-12.

الخطوة الثانية: هندسة الحلول

توفر خدمات الويب من أمازون خدمة MQTT لتوصيل الأجهزة بالسحابة. يعمل نموذج MQTT بشكل أساسي على مبدأ النشر والاشتراك. يعمل الجهاز الذي يمثل مستشعر DPS310 في هذه الحالة كناشر ينشر الضغط ودرجة الحرارة إلى خدمة AWS IOT الأساسية التي تعمل كمشترك. يتم إعادة توجيه الرسالة المستلمة إلى Amazon Kinesis Delivery Stream باستخدام مجموعة القواعد الأساسية لـ AWS IoT. تم تكوين دفق التسليم لتسليم الرسالة إلى مجموعة Amazon Redshift. Amazon Redshift هي خدمة تخزين البيانات التي تقدمها AWS. البيانات المستلمة مثل الضغط ودرجة الحرارة مع الطابع الزمني تضاف إلى جدول المجموعة. الآن ، تأتي Amazon QuickSight ، أداة ذكاء الأعمال المقدمة من AWS ، في صورة تحول البيانات الموجودة في مجموعة الانزياح الأحمر إلى تمثيل مرئي للحصول على نظرة ثاقبة من البيانات.

الخطوة الثالثة: البرمجيات

يمكن العثور على كود المصدر لـ NodeMCU ESP8266 هنا:

الخطوة 4: التكوين الأساسي لـ AWS IOT

1. أنشئ الشيء على AWS IOT core.
2. قم بإنشاء الشهادة وإرفاقها بالشيء الذي تم إنشاؤه.
3. قم بإنشاء السياسة الجديدة وإرفاقها بالشيء.
4. الآن قم بإنشاء قاعدة.
5. اختر إرسال رسالة إلى تدفق Amazon Kinesis Firehose.

الخطوة 5: تكوين تدفق توصيل Kinesis Firehose

1. انقر فوق إنشاء تدفقات التسليم
2. حدد المصدر كـ Direct PUT أو مصادر أخرى
3. تعطيل تحويل السجل وتحويل تنسيق السجل.
4. حدد الوجهة كـ Amazon Redshift.
5. املأ تفاصيل المجموعة.
6. نظرًا لأنه سيتم إنشاء الرسالة من DPS بتنسيق JSON ، يجب تغيير الأمر copy وفقًا لذلك. في مربع خيارات النسخ ، أدخل "تلقائي" في JSON. أيضًا ، نظرًا لأننا سنستخدم ضغط GZIP ، يجب ذكر نفس الشيء في مربع الخيارات.
7. قم بتمكين ضغط S3 كـ GZIP لتقليل وقت النقل (اختياري)
8. راجع توصيل Firehose وانقر على Create Delivery Stream

الخطوة 6: تكوين Amazon Redshift

1. ابدأ بمعرّف المجموعة واسم قاعدة البيانات والمستخدم الرئيسي وكلمة المرور.
2. حدد نوع العقدة كـ dc2.large ، clustertype كـ multinode إذا كنت ترغب في دمج عقد حساب منفصلة. اذكر عدد العقد الحسابية إذا تم تحديد نوع الكتلة متعدد العقد.
3. تابع ثم قم بتشغيل الكتلة.
4. انتقل إلى محرر الاستعلام وأنشئ الجدول dps_info.

قاعدة مجموعة الأمان الواردة للانزياح الأحمر

1. بشكل افتراضي ، يقيد التحول الأحمر الاتصالات الواردة من خلال مجموعة أمان VPC.
2. أضف القاعدة الواردة للانزياح الأحمر للسماح لـ Redshift بالاتصال بخدمات أخرى مثل QuickSight.

الخطوة 7: Amazon QuickSight

1. من قائمة الخدمات ، حدد Amazon QuickSight. إذا كنت مستخدمًا لأول مرة ، فإن QuickSight مجاني للاستخدام لمدة 60 يومًا ويتم تحصيل رسوم بعد ذلك.
2. بعد الإعداد الناجح للحساب ، انقر فوق تحليل جديد من لوحة القيادة.
3. أعط الاسم لتحليلك.
4. حدد مصدر بيانات الانزياح الأحمر من القائمة المحددة.
5. اختر قاعدة بيانات التوابل لتخزين البيانات. هذه هي قاعدة البيانات الموجودة في الذاكرة التي يوفرها برنامج QuickSight.
6. يمكنك أيضًا اختيار جدولة تحديث البيانات في SPICE.
7. أضف الحقول المطلوبة للتحليل.
8. انشر لوحة القيادة من خيار المشاركة. امنح حق الوصول المطلوب إلى مستخدمين آخرين لعرض لوحة القيادة.